KMV模型的改进及对上市公司信用风险的度量

针对我国资本市场和上市公司的特征,笔者对KMV模型进行了参数的改进,充分考虑了流通股和非流通股的分别计价问题,上市公司的违约点设定问题.因而参数调整后的KMV模型更加符合我国的实际.通过对沪市上市公司的信用风险评估的检验,充分证明参数调整后的KMV模型能够及时准确地识别出我国上市公司的信用质量变化趋势.     

基于KMV模型上市公司违约点的确定

上市公司的信用风险同时关系到企业与银行的健康发展.在发达国家,信用风险预测模型越来越严密与精确.文章根据KMV模型的原理,利用我国上市公司的实际数据,采用最小误判法,确定了我国上市公司的违约点和违约距离,井对此违约点及违约距离进行了实证检验.     

KMV 模型在公司信用风险测量中的应用

文章主要阐述了KMV模型的基本思想,用期权定价理论来度量公司的信用风险,同时针对资产价值增长率不为零的情况对K/MV模型进行了修正.最后对公司的违约概率进行了敏感性分析.同时总结了KMV模型在度量我国公司信用风险时的优缺点.     

上市公司信用风险的度量

文章根据通达信概念板块的分类,在11个经济区中分别选取3个行业组成研究样本,应用修正的TGARCH-KMV模型度量不同经济区、不同行业上市公司的信用风险.研究结果表明:在经济区比较上,东部沿海地区上市公司的信用水平最佳,中部次之,西部最劣.其中,位于环渤海经济区的上市公司信用风险最小,而地处成渝特区的企业信用风险最高;在行业比较上,资产规模最大的房地产业,其上市公司信用风险最小,医药制造业次之,而高科技的信息技术企业信用风险最大.同时,利用因子分析法阐述影响上市公司行业信用风险的财务因子及其对应政策.     

美国金融危机初始因素的敏感性分析——基于KMV模型

利用住房抵押贷款的基本定价模型及美国金融危机时期各相关变量的实际数据,对美国金融危机中的房价、房价波动率及利率三个直接初始因素进行敏感性作用力度弹性分析,探讨了房价、房价波动率及利率三个直接初始因素对住房抵押贷款价值与信用风险的敏感性与作用机理。     

引入违约距离的修正KMV模型在财务危机预警中的应用

文章主要研究利用理论违约率节点设置解决预期违约率与预期违约距离之间的函数关联不能确定的问题,并进行了基于修正违约距离KMV模型的上市企业财务危机预警验证.结果证实,修正违约距离的KMV模型通过不同违约利率对应的违约成本影响财务危机.上市企业总体上尚未表现出明显的财务危机、正常财务状态之间的位于距离差异,经过变量间最小违约距离差折算的KMV模型获得了对于上市企业财务危机预警的解释精度的提升.     

商业银行信用风险测度的死亡率模型

商业银行传统的信用风险分析方法主要是以信贷专家分析和主观判断为主,存在许多缺陷,难以量化商业银行信用风险.文章尝试运用寿险精算中的死亡率模型测度商业银行客户违约率,分析客户信用等级与违约率之间的数量关系特征,并以此为依据测算贷款的预期违约损失,揭示商业银行信用风险发生的数量规律.根据某商业银行的样本数据对商业银行信用风险死亡率模型进行了实证分析.     

商业银行信用风险量化新方法:死亡率模型

传统的商业银行信用风险分析方法主要是以信贷专家分析和判断为主,存在许多缺陷,难以量化银行信用风险。文章试图创新性地运用寿险精算中的死亡率模型测度商业银行客户违约率,分析客户违约率的数量特征,并以此为依据测算贷款的违约损失,揭示商业银行信用风险发生的数量规律。文章最后模拟了商业银行信用风险死亡率模型的应用。     

随机波动率下信用风险定价模型的比较分析

文章分析了在Morten模型、跳扩散模型和首次时间通过模型中的随机波动率下可违约债券的定价问题。探讨了随机波动率下可违约债券定价机制,利用特征函数及其逆变换的方法得到了随机波动率下可违约债券的定价公式,并通过数值模拟分析了违约概率和信用价差的期限结构。     

基于Tompkins方法的KMV模型研究

传统的KMV模型使用公司价值历史波动率来近似替代波动率.针对我国股市波动不稳定,尤其是重大经济事件或政治事件的信息披露,以及金融市场上可能存在的影响金融资产价格波动率的季节性或周期性等因素对标的资产市场产生影响较大这一特性,文章把基于历史数据的估计和对波动率变化规律的认识结合起来,综合运用各种定量与定性分析的工具,即运用预测波动率估计的基本思想替代了传统的历史波动率求解方法.实证分析表明,该方法能使模型对信用风险的预测更具准确性和前瞻性.     

商业银行法人客户信用风险甄别的定量研究

针对商业银行法人客户信用风险甄别问题,采用距离判别法,利用40家上市企业连续两年的财务数据建立了甄别模型,并用该模型对上市公司进行甄别,并将甄别结果与真实情况进行比较,模型对高风险企业的甄别正确率1999—2000年分别为82．5％和90％。与现有的基于神经网络甄别方法比较,此方法效果明显优于后者。     

基于GCRM模型的信用经济资本测度和贷款定价研究

GCRM模型与ASRF模型相比,能给出与经济资本测度目标相一致的资本数量,而现有文献对GCRM模型的到期收益率没有给出明确的刻画,本文则通过假设资产的到期收益率与其信用经济资本相关,得出了基于GCRM模型的信用经济资本测度和贷款定价方法,它能够刻画借款者的违约概率、违约损失率,以及商业银行的风险偏好（目标支付概率）和资本融资成本对经济资本和贷款定价的影响,为商业银行相关领域的决策提供了参考。     

投入产出偏差分析模型的建立与应用

由沃西星·列昂惕夫发明的投入产出分析方法不仅在宏观经济的计划制定、调整、预测和有关政策的模拟方面有重要用途 ,而且能够通过其基本平衡模型 ,根据研究目的 ,按照一定数学规则 ,推导出经济含义明确、比较实用的新模型。为了分析科技进步 (以下称为生产技术 )、最终需求 (包括政府消费、居民消费、资本总形成 )、对外贸易 (以下称净流出 )等因素在一定时期对国民经济及其结构的影响程度 ,我们依据投入产出基本平衡模型 ,建立了投入产出偏差分析模型 ,并结合一个地区经济发展现状进行了分析 ,效果比较理想。　　一、模型的建立1 基本原…     

控股权性质、上市企业定向增发与银行信贷资金配置的关系

基于信号发送理论,分析国有与民营控股上市企业定向增发认购方式和大股东认购比例差异对企业后续信贷融资能力变化的影响,并以中国A股市场2006—2011年实施定向增发上市企业数据为样本对其进行实证检验。研究发现:民营控股上市企业信贷融资能力随其定向增发融资率水平和大股东认购比例提高而明显增强。相比资产置换这种非现金方式而言,现金认购会显著降低民营控股企业后续信贷融资比例,但国有控股上市企业定向增发认购方式和大股东认购比例差异均不会对其信贷融资产生显著影响。     

基于信用溢价的融资租赁企业信用风险的测度

依靠KMV模型的理论基础与Merton提出的内生信用溢价公式,在违约距离的基础上衍生出信用溢价;通过承租人企业二级市场股价表现与财务等相关信息得出资产价值波动与违约距离,进而使用信用溢价指标来衡量承租人产生的信用风险,并收集融资租赁行业主要上市公司数据,对模型的有效性进行实证研究。信用溢价指标作为分析企业债信用风险的计量方法,在融资租赁行业信用风险研究中可以起到借鉴作用。     

信用风险的分析与度量

随着金融创新的信用衍生品的迅速发展,信用风险量化管理已成为金融风险管理领域最为活跃的一个方面。文章从信用风险特点入手,借助博弈和信息经济学的思想,运用统计方法并比较几种新的技术模型,为优化银行信用监管服务提出了若干建议。     

我国上市公司财务危机预警模型研究

文章在分析14个变量的基础上,运用判别分析给出了判别上市公司财务危机的一个模型。通过逐步回归筛选得到4个变量。模型的回判准确率为83.2%,而对2002年的公司判别准确率达到90%。     

基于期权定价理论的上市公司信用分类建模及应用研究

在分析研究期权定价理论框架的基础上,以中国资本市场的实际数据为样本,建立了期权定价信用分类模型,并得到了比较满意的结果.研究结果表明:在中国资本市场完全可以利用期权定价信用分类模型来及时识别上市公司的信用风险,与经典的统计方法相比,此法是一种比较理想的信用度量方法,具有广泛的适用范围和较高的推广价值.     

潜在因素模型在商业银行信用风险分析中的应用

在评估商业银行整体信用风险时,债务人的信息一般不会传递到风险管理部门,导致在缺少违约数据时传统方法的分析十分复杂甚至难以进行.基于贝叶斯方法的潜在因素模型可以有效解决无法获得特定债务人信用质量的问题,并能够在宏观经济环境变动时准确评估违约风险强度变化,从而避免低估风险.利用MCMC模拟方法对商业银行数据的实证分析表明,潜在因素模型不仅推断方法及模拟途径简洁清晰,估计结果更加精确,而且在贝叶斯框架下具有较强的灵活性,适合在不同的数据约束条件下应用,便于国内风险分析人员采用.     

基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警

随着计算机和互联网的快速发展,特别是在大数据时代,企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据,变量众多且关系纷繁复杂,如果利用传统的logistic回归建立企业信用风险预警模型往往效果不好.本文在充分考虑变量间的网络结构(Network)关系基础上,提出了网络结构Logistic模型,通过惩罚方法同时实现变量选择和参数估计.蒙特卡洛模拟表明网络结构Logistic模型要优于其他方法.最后,我们将其应用到我国企业信用风险预警中,充分考虑财务指标间的网络结构关系,科学地选择评估指标,构建更加适合我国国情的企业信用风险预警方法.